目前，智能轮胎技术仍停留在“监测1.0时代”，主要依赖胎压监测系统（TPMS）和胎温监测系统（TTMS）采集基础数据。然而，相比智能驾驶系统每秒处理数万帧的环境感知能力，现有智能轮胎技术显得力不从心。米其林、大陆集团等头部企业虽有所突破，但数据维度与处理深度仍不足以支撑自动驾驶决策。
在复杂场景中，智能轮胎的技术代差尤为明显。自动驾驶车辆以毫米级精度规划轨迹时，轮胎的抓地力变化、胎面形变等动态参数却无法实时反馈至控制系统。2023年某新能源车企的冬季测试显示，因轮胎状态感知缺失，冰雪路面下自动驾驶系统的紧急制动距离比人工驾驶延长12%，安全隐患凸显。
传感器集成度不足、数据融合难题和产业链协同困境成为智能轮胎发展的三大障碍。现有智能轮胎需集成多类传感器，并解决高速旋转下的供电难题，成本高昂。同时，智能轮胎产生的海量数据需与车载摄像头、激光雷达等信息实时交叉验证，但现有无线传输技术在复杂电磁环境下的传输可靠性不足。此外，轮胎企业与整车企业间的数据接口标准尚未统一，生态壁垒导致智能轮胎难以融入整车智能化体系。
业内人士呼吁，车企在宣传“智能驾驶”时需更加谨慎，避免给用户带来过度信任感。同时，行业应加大投入，推动智能轮胎技术突破，确保自动驾驶安全无虞。智能轮胎作为自动驾驶的重要一环，其技术进步与否将直接关系到未来出行的安全与便捷。